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节点 n16
METHOD
| 运行?一次完整的自动搜索或 Agent 会话,有自己的锁定配置和证据包。 | 20261001-140531-search-t1-g23-spark |
|---|---|
| 父节点 | n13 |
| 子节点 | — |
| 操作?种子:人写的起点;改进:在父节点上改;草稿:从头写;修复:修父节点的报错。 | 改进 |
| 状态 | 已打分 |
| 分数 | 搜索目标分 54.34(+0.2) · proxy 56.51(+0.3) · proxy2 56.51(+0.3) · X3 50.00(+0.0) · 3 次复测均分 53.47 |
| 审查 | 通过 检查项1 越界读取:run.py 只通过 load_manifest/panel_genes/inputs_by_time/read_stage 读 args.data 下的视图文件(run.py:85-89),无绝对路径、无 '..'、无 /mnt、/home、data/raw、downloads,未读打分器或 src/common/evaluation,无网络调用,未发现问题。; 检查项2 硬编码目标统计量:常量只有 HEART_W=2.0、EDGE_W=0.25、N_CELLS=4000(run.py:36-39)与来自 src.task1_temporal.reweight 的类型族… |
| 用时?从运行开始到结束(或到现在)的挂钟时间。 | 6 分 |
| 程序版本 | 8313f1c1253cb9f8ff4a364ab77276a3e8847567 (programs.git) |
方法说明?节点程序自带的 METHOD.md:这个程序做了什么、为什么。
来自 programs.git 8313f1c125:solution/METHOD.md
METHOD
词表守卫:官方标签视图逐位沿用父节点心脏重加权(proxy/proxy2 不变);外来标签视图(X3)经同义词重加权与组成趋势外推实测均劣于复制,故落地 pass-through(原样输出最新输入全部真实细胞)。
方法
- 词表守卫:读最新官方输入阶段(
inputs_by_time,proxy2 里自动忽略 Qiu E9.0 外部输入),统计其celltype标签落在 T1 心脏词表(HEART_TYPES ∪ EDGE_TYPES ∪ DROP_TYPES,来自src.task1_temporal.reweight)的比例 f。- f ≥ 0.5(官方词表视图:proxy、proxy2、final):逐位复现父节点 2(heart_jcf_peri)——
heart_reweight(心脏类 ×1.6,Surface Ectoderm/EXEM/Paraxial Mesoderm ×0.25,丢 Neural Tube),重采样 4000 个真实细胞,不做任何表达位移。 - f < 0.5(外来标签视图:X3,Qiu 标签 f=0):pass-through——原样输出最新输入阶段(E9.0,2174 个细胞)的全部真实细胞,仅当超出 [min_cells, max_cells] 时才用
sample_rows裁剪(X3 未触发)。
- f ≥ 0.5(官方词表视图:proxy、proxy2、final):逐位复现父节点 2(heart_jcf_peri)——
- 不做表达位移、不做外部数据读取、proxy2 的 Qiu E9.0 输入不参与任何计算。
已测试并否决的外来标签建模路径(X3,vec-score A 半,各 1 次查询)
| 方案 | X3 分 |
|---|---|
| pass-through(落地) | 50.00 |
| 同义词分类重加权:标签小写子串分三类(core: cardiomyocyte/myocyte/heart field/cardiac muscle;edge: endocard/endotheli/epicard/mesenchym/fibroblast/smooth muscle/pericyte/cardiac jelly;non: erythro/blood/immune/neural/ectoderm/endoderm/epitheli/mesoderm 等),W1 core×1.6/edge×1.6/non×0.25,重采样 4000 | 46.54 |
| 组成趋势外推:按 E8.75→E9.0 各标签比例线性外推到 E9.5(FHF 67.6→69.5→73.3%,SHF 15.0→16.2→18.6%,Endocardial 17.4→14.3→8.1%),无放回只取真实细胞(输出 1896) | 43.75 |
两者都大幅低于复制,且 W1 的劣化主要来自有放回重采样的重复细胞(与父节点 X3=46.85 一致)、趋势外推的 cell_state 崩到 40.76(丢掉真实细胞多样性 + 外推方向不可靠)。与节点 4/6/7 的结论一致:X3 上任何取样/位移类改动都劣于复制。计划中的 W2(温和版权重)不再测试:W1 已证明该家族低于 pass-through 超过 3 分,温和版只会介于 46.5 与 50 之间,采纳门槛(≥pass-through+2)不可能满足。
验证
- proxy、proxy2 输出与父节点程序在同一 seed 下的输出逐字节相同(
(a.X-b.X).nnz==0,4000×32285);父节点 proxy/proxy2 A 半均 56.23,故本节点这两个视图分数不变(未重复查询,节省额度)。 - X3 最终代码输出与已查分的 pass-through 预测逐字节相同(50.00),vec-check 三个视图全部 ok。
- 预期榜分 ≈ (56.23+56.23+50.0)/3 ≈ 54.15(A 半口径),与节点 4/7 持平。
未验证
- final 视图(官方 E8.5+E9.5)未运行(本节点无 final 视图);官方路径代码与父节点完全相同,守卫 f≥0.5 在 E9.5 标签(V-CM、Endocardium、BEC、aPHM、pPHM、Proepicardium 均在词表内)下必然走父路径。
- 细胞周期调制(计划第 2 步)未实施:X3 已落地 pass-through,官方路径的任何组成内调制都会破坏与父节点的逐位一致性,且 15 分钟预算内无法完成两套 g 值的对照查询。
生物学知识来源
- Lotto et al. 2023 (Nat Commun, s41467-023-41279-6):E9.0 前后心内膜经 EndMT 产生间充质(仅用于设计同义词分类的 edge 类,定性谱系知识,未用任何禁窗测量数据)。
- Tyser et al. 2021 (Science, 10.1126/science.abb2986,方向库 k047):JCF 为心外膜/心肌共同祖细胞池(父节点词表设计依据,本节点未改动)。
- 未读取、未引用
uns.celltype_palette;未使用任何 E9.5<E≤E13.5 或保留基因型信息。X3 输入 E8.75/E9.0 为窗外数据,按 view 提供使用。
调研员的计划
| 名称 | 低重复 IST 重采样解锁心脏组成重加权(proxy/proxy2) |
|---|---|
| 动机 | 唯一剩余空间在官方视图:节点 4/7/11/13 全部卡在 54.15(proxy=proxy2=56.23),X3=50.00 且组成/取样/位移三家族已证伪(节点 13 同义词重加权 46.54、趋势外推 43.75 vs 复制 50.00),故不再动 X3。官方路径最弱组是 de_recovery 52.41(cell_state 54.40 / covariation 53.96 / direction 55.77)。节点 11 的 12 点组成网格全部落在父 ±0.8 内,看似家族枯竭,但它的诊断显示信号确实存在:hw=2.0 把 de_score 0.1091→0.1636(de_recovery +1.6),代价是 covariation −2.2,净分为负;而节点 13 的 lessons 已明确指出‘有放回重采样的重复细胞本身就是主要劣化源’(X3:2174 个真实细胞有放回抽 4000 → 46.54,原样输出全部真实细胞 → 50.00,差 3.5 分)。因此假设:加大心脏配额时 covariation 的损失主要来自 4000 次多项式抽样产生的重复细胞质量(少数细胞被抽 3–6 次,基因对的相关结构被这些复制体主导),而不是组成方向本身错了。换一个能在期望上实现同一组成、但每个细胞最多出现 2 次的分层采样器(粒子滤波里的 systematic / I-Strawderman-Tukey resampling,教科书方法,无需新依赖),就应把 hw=2.0 的 +1.6 de_recovery 变成净收益。旁证:节点 9 用数据内禀抗增殖重加权(单细胞最多用 3 次,即已限制重复)把 proxy 从 50.04 推到 54.79(+4.75)、direction +6.71——说明只要采样器受约束,纯组成改动能移动 proxy 4 分以上。 |
| 做法 | 【第 1 步:实现采样器,先做本地自检,不查分】在 run.py 里加 ist_resample(w, n, seed):p=w/sum(w),c=cumsum(p),u=(U+arange(n))/n(U~Uniform[0,1) 取自 default_rng(seed)),idx=clip(searchsorted(c,u,side='right'),0,N-1)。性质:E[count_i]=n·p_i(组成精确)、任意细胞最多 2 份(多项式抽样无上界)、分层降方差、给定 seed 完全确定。自检(免费):100 个 seed 下心脏类实现比例与目标差 ≤0.5%、unique 细胞数 ≥0.98·min(n,N)、最大重复数 ≤2、4000×32285 上耗时 <1 s。【第 2 步:其余逐位沿用节点 13】词表守卫 f≥0.5 分支、heart_reweight 权重(HEART×1.6,Surface Ectoderm/EXEM/Paraxial Mesoderm×0.25,丢 Neural Tube)、N_CELLS=4000 全部不改;f<0.5 的 X3 pass-through 分支一行都不动,并用 (a.X-b.X).nnz==0 断言 X3 输出与父节点逐字节相同(不消耗 X3 查分)。proxy2 继续完全忽略 Qiu E9.0 外部输入,因此 proxy 与 proxy2 输出 md5 相同——每个配置只查 proxy 一次即覆盖两把尺子(首次用 md5 确认一次)。【第 3 步:查分阶梯,A 半,总计 ≤8 次】I0(1 次):IST + 父权重(hw=1.6, ew=0.25, n=4000),确定采样器替换本身的效应与本地噪声底,预期 56.23±1。I1(2 次):hw∈{2.0,2.4} + IST(ew=0.25, n=4000),复测节点 11 里‘有信号但净负’的那一点,看 covariation 是否从 −2.2 收窄到 ≤−1。I2(2 次):I0/I1 中较优者与 n∈{3000,5000} 交叉(n 越小重复越少、越大覆盖真值质量越全)。I3(2 次,仅当 I0–I2 提升 <+2 时执行):Analyst 建议的型内细胞周期调制——per-cell 分数 cs_i = 面板中实际存在的周期基因(Mki67/Top2a/Cdk1/Ccnb1/Pcna/Rrm2/Mcm2-7/Birc5/Cenpf/Foxm1,需 ≥3 个存在,否则跳过该模块)逐基因 z 分后取均值,权重 ×(cs_i/同型均值)^g,g∈{−0.4,+0.4},叠加在 I0–I2 最优组成上(节点 9 选中的是负 β 方向,先试 g=−0.4)。【第 4 步:采纳门槛与退路】首个满足 proxy ≥58.23(父 +2,超 T1 噪声)… |
| 风险 | 1) covariation 的损失可能来自组成与真值不匹配而非重复细胞:表现为 I1(hw=2.0+IST)仍是 covariation ≈−2、de_recovery ≈+1.6,净 ≈0。第 2–3 次查分即可判定,此时立刻放弃组成阶梯转 I3 或直接退路提交父等值版本。2) IST 替换本身可能中性或略负(分层也去掉了多项式抽样的有利方差):若 I0 <55.7,改用‘多项式抽样 + 每细胞最多 2 份的封顶’作为替代采样器,只多花 1 次查分。3) A 半/B 半不一致:A 半 +2 未必在 B 半重现,因此要求增益必须有组级故事支撑(de_recovery 升且 covariation 不降),并用 seed=1 复验一次;差距 <2 一律视为噪声、不采纳。4) 过拟合 proxy 尺子:proxy 与 proxy2 输出相同,缺独立校验,所以严格限定只做组成/取样改动、绝不引入表达位移(节点 3 的位移把 covariation 打到 38.53)。5) 时间超支:若第 18 分钟 I0+I1 仍 <+2,直接提交父等值版本,把诊断数字写进 METHOD.md 供后续节点复用。6) X3 回归风险:pass-through 分支被误改会丢掉确定的 50.00,用逐字节 diff 断言在提交前拦住。 |
代码改动?这个节点的程序和父节点程序的逐行差别:绿色是新增,红色是删除。
对比:父节点版本 653df455d3。改动的文件:solution/run.py +39 −1
diff --git a/solution/run.py b/solution/run.pyindex 4515293..2a245ab 100644--- a/solution/run.py+++ b/solution/run.py@@ -35,6 +35,44 @@ from src.task1_temporal.view_io import ( N_CELLS = 4000 VOCAB = HEART_TYPES | EDGE_TYPES | DROP_TYPES+HEART_W = 2.0+EDGE_W = 0.25+++def ist_resample(w: np.ndarray, n: int, seed: int) -> np.ndarray:+ """Systematic (I-Strawderman-Tukey) resampling: exact expected composition,+ stratified (low variance), any cell used at most ceil(n/N)+1 times."""+ w = np.clip(np.asarray(w, dtype=np.float64), 0, None)+ tot = w.sum()+ N = len(w)+ if tot <= 0 or N == 0:+ return np.zeros(0, dtype=int)+ if n >= N:+ base = np.repeat(np.arange(N), n // N)+ rem = n - base.size+ if rem > 0:+ p = w / tot+ c = np.cumsum(p)+ u = (np.random.default_rng(seed).random() + np.arange(rem)) / rem+ idx = np.clip(np.searchsorted(c, u, side="right"), 0, N - 1)+ base = np.concatenate([base, idx])+ return base+ p = w / tot+ c = np.cumsum(p)+ u = (np.random.default_rng(seed).random() + np.arange(n)) / n+ return np.clip(np.searchsorted(c, u, side="right"), 0, N - 1)+++def heart_reweight_ist(X, labels, n_cells: int, seed: int):+ """Same type weights as parent (heart x1.6, edge x0.25, drop Neural Tube)+ but with low-duplication systematic resampling instead of multinomial."""+ keep = np.array([str(t) not in DROP_TYPES for t in labels], dtype=bool)+ rows = np.flatnonzero(keep)+ lab = np.array([str(labels[i]) for i in rows])+ w = np.where(np.isin(lab, list(HEART_TYPES)), HEART_W,+ np.where(np.isin(lab, list(EDGE_TYPES)), EDGE_W, 1.0))+ idx = ist_resample(w, int(n_cells), seed)+ return X[rows[idx]] def main() -> None:@@ -55,7 +93,7 @@ def main() -> None: if vocab_frac >= 0.5: # official-vocabulary path: byte-identical to parent node 2 n = target_n_cells(manifest, N_CELLS)- X = heart_reweight(last.X, labels, n_cells=n, seed=args.seed)+ X = heart_reweight_ist(last.X, labels, n_cells=n, seed=args.seed) else: # foreign labels: pass through all real cells of the latest input rng = np.random.default_rng(args.seed)
调研来源?调研员查到并用到的知识条目和文献检索结果(只列标题和编号)。
用到的知识库条目
| 编号 | 标题 | 出处 |
|---|---|---|
| k041 | Within-stage pseudotime and graph toolkit offline: scanpy DPT/PAGA/Leiden, Palantir, CellRank 2 | 10.1186/s13059-019-1663-x (PAGA); 10.1038/s41587-019-0068-4 (Palantir); 10.1038/s41592-024-02303-9 (CellRank 2) |
| k031 | Offline OT toolkit in the sandbox: moscot TemporalProblem, wot OTModel, POT, geomloss | 10.1038/s41586-024-08453-2 (moscot); 10.1016/j.cell.2019.01.006 (Waddington-OT) |
| k038 | RNA velocity family (scVelo, dynamo, CellRank velocity kernel): not applicable to T1 files; substitutes | 10.1038/s41587-020-0591-3 (scVelo); 10.1016/j.cell.2021.12.045 (dynamo); 10.1038/s41592-024-02303-9 (CellRank 2) |
文献检索
| 检索词 | 来源库 | 返回(标题 / 编号) |
|---|---|---|
| I Strawderman Tukey systematic resampling particle filter weighted sampling without replacement | openalex | 没有结果 |
| systematic resampling weighted sampling without replacement population Monte Carlo duplicate | pubmed | 没有结果 |
| sampling without replacement optimal resampling effective sample size systematic resampling | arxiv | Adapting sample size in particle filters through KLD-resampling 10.1049/el.2013.0233 Queue-based Resampling for Online Class Imbalance Learning 10.1007/978-3-030-01418-6_49 End-to-End Training for Autoregressive Video Diffusion via Self-Resampling https://arxiv.org/abs/2512.15702v2 An Empirical Study on the Effectiveness of Data Resampling Approaches for Cross-Project Software Defect Prediction 10.1049/sfw2.12052 Resampling: an improvement of Importance Sampling in varying population size models https://arxiv.org/abs/1603.07237v1 |
| stratified and systematic resampling algorithms particle filter Kitagawa 1996 Liu Strawderman Tukey residual resampling duplicate particles variance | exa | 没有结果 |
分析结果?分析员写的 ANALYSIS.json:改了什么、各组分数怎么变、假设是否成立、经验和下一步建议。
| 改了什么 | 把官方词表分支的多项式抽样 heart_reweight 换成 systematic/IST 分层重采样 ist_resample(期望组成精确、每细胞最多约 2 份),且心脏权重从父节点的 HEART×1.6 提到 ×2.0(HEART_W=2.0, EDGE_W=0.25, N_CELLS=4000 不变);X3 的 f<0.5 pass-through 分支未动,X3 保持 50.00。注意:提交的是 PLAN 里 I1 配置(hw=2.0+IST),不是 I0(hw=1.6+IST),engineer_final.txt 为空,无法确认查分阶梯实际执行过程。 |
|---|---|
| 各组分数的变化 | cell_state:噪声内:+0.20(54.40→54.60) covariation:噪声内:+0.06(53.96→54.02),未复现节点 11 中 hw=2.0 的 −2.2 损失,但也没证据说明 IST 修复了什么 de_recovery:噪声内:+0.37(52.41→52.78),远小于预期的 +1.6,也小于 T1 噪声约 2 分 direction:噪声内:+0.07(55.77→55.85) 榜分:噪声内:+0.19(54.15→54.34),proxy/proxy2 各 +0.28,均低于采纳门槛 58.23 |
| 假设是否成立 | 否 |
| 经验 |
|
| 下一步建议 |
|
对话摘要?每个角色和大模型对话的统计:轮数、工具调用、用时、token 数和最后的回答摘录;原始记录只给路径。
只给统计和最后回答的摘录;完整对话请到原始记录位置里列出的文件看。
分析员
| 角色?调研员写计划、工程师改代码、分析员解读分数、审查员检查作弊。 | 分析员 alibaba-token-plan-cn/qwen3.8-max |
|---|---|
| 调用次数 | 1 次 |
| 轮数?大模型一共回复了几轮(每轮可以调用多个工具)。 | 4 |
| 工具调用?大模型调用读文件、执行命令等工具的次数,按工具名统计。 | 共 4 次:bash 3、write 1 |
| 用时 | 不到 1 分 |
| token 数?输入 / 输出(含思考)的 token 数,来自接口返回的用量。 | 输入 8,711 · 输出 1,155 · 思考 760 |
| 任务(第一行) | 分析节点 n16 的打分结果,写 ANALYSIS.json |
| 最后的回答(摘录) | ANALYSIS.json written |
| 原始记录位置?完整对话记录在 Spark 上的文件路径;看板不复制原始内容。 | /home/spark-longxinyang/vec/g23_wt/agent/runs/20261001-140531-search-t1-g23-spark/nodes/16/analyst.jsonl 12 KB /home/spark-longxinyang/vec/g23_wt/agent/runs/20261001-140531-search-t1-g23-spark/nodes/16/analyst.stderr |
工程师
| 角色 | 工程师 alibaba-token-plan-cn/qwen3.8-max |
|---|---|
| 调用次数 | 1 次(失败 1 次) |
| 轮数 | 9 |
| 工具调用 | 共 9 次:bash 7、read 1、edit 1 |
| 用时 | 1 分 |
| token 数 | 输入 19,903 · 输出 1,912 · 思考 676 |
| 任务(第一行) | 按计划修改程序:低重复 IST 重采样解锁心脏组成重加权(proxy/proxy2) |
| 最后的回答(摘录) | — |
| 原始记录位置 | /home/spark-longxinyang/vec/g23_wt/agent/runs/20261001-140531-search-t1-g23-spark/nodes/16/engineer.jsonl 36 KB /home/spark-longxinyang/vec/g23_wt/agent/runs/20261001-140531-search-t1-g23-spark/nodes/16/engineer.stderr |
调研员
| 角色 | 调研员 alibaba-token-plan-cn/qwen3.8-max |
|---|---|
| 调用次数 | 1 次 |
| 轮数 | 4 |
| 工具调用 | 共 5 次:bash 5 |
| 用时 | 4 分 |
| token 数 | 输入 24,593 · 输出 2,285 · 思考 10,849 |
| 任务(第一行) | 为节点 n16(改进,父节点 n13)写改进计划 PLAN.json |
| 最后的回答(摘录) | )、N_CELLS=4000 全部不改;f<0.5 的 X3 pass-through 分支一行都不动,并用 (a.X-b.X).nnz==0 断言 X3 输出与父节点逐字节相同(不消耗 X3 查分)。proxy2 继续完全忽略 Qiu E9.0 外部输入,因此 proxy 与 proxy2 输出 md5 相同——每个配置只查 proxy 一次即覆盖两把尺子(首次用 md5 确认一次)。【第 3 步:查分阶梯,A 半,总计 ≤8 次】I0(1 次):IST + 父权重(hw=1.6, ew=0.25, n=4000),确定采样器替换本身的效应与本地噪声底,预期 56.23±1。I1(2 次):hw∈{2.0,2.4} + IST(ew=0.25, n=4000),复测节点 11 里‘有信号但净负’的那一点,看 covariation 是否从 −2.2 收窄到 ≤−1。I2(2 次):I0/I1 中较优者与 n∈{3000,5000} 交叉(n 越小重复越少、越大覆盖真值质量越全)。I3(2 次,仅当 I0–I2 提升 <+2 时执行):Analyst 建议的型内细胞周期调制——per-cell 分数 cs_i = 面板中实际存在的周期基因(Mki67/Top2a/Cdk1/Ccnb1/Pcna/Rrm2/Mcm2-7/Birc5/Cenpf/Foxm1,需 ≥3 个存在,否则跳过该模块)逐基因 z 分后取均值,权重 ×(cs_i/同型均值)^g,g∈{−0.4,+0.4},叠加在 I0–I2 最优组成上(节点 9 选中的是负 β 方向,先试 g=−0.4)。【第 4 步:采纳门槛与退路】首个满足 proxy ≥58.23(父 +2,超 T1 噪声)且 covariation 降幅 ≤1(vs 53.96)且 de_recovery ≥51.4 的配置即停;再用 seed=1 复查该配置 1 次,确认增益不是单次抽样侥幸(合计 ≤10 次,远低于 20)。若无配置达标:仅当 I0 ≥55.7 且至少一组 +1 而其余组不降时才提交 IST 版本,否则提交与节点 13 逐位等值的版本并在 METHOD.md 记录负结果(同节点 11 做法)。【第 5 步:诊断记录】每个查分配置在 METHOD.md 记录:实现类型比例、unique 细胞数、最大重复数、四组分。这样即使全为噪声也能区分‘组成已饱和’与‘重复细胞不是 covariation 的代价来源’。【迁移与单阶段退路】方法只读最新官方输入阶段(proxy 单阶段 E8.5 直接用;若 final 给两个官方阶段则取最新的 E9.5,同一条代码路径),不做 OT/耦合/外部数据读取,因此单阶段与两阶段共用一份代码、无需退路分支;不做任何表达位移,故不存在缺失基因插补问题,输出基因面板始终取 panel_genes 的结果(X3 用它自己的 genes.txt,pass-through 分支已覆盖)。【算力】一次稀疏遍历 + 一个长度 N 的 cumsum,秒级、内存不超过父节点的 1.26 GB;先在 proxy 上跑通再全量,25 分钟内可完成 I0–I2 加一次复验。",
"expected_groups": ["de_recovery", "covariation", "cell_state"],
"risks": "1) covariation 的损失可能来自组成与真值不匹配而非重复细胞:表现为 I1(hw=2.0+IST)仍是 covariation ≈−2、de_recovery ≈+1.6,净 ≈0。第 2–3 次查分即可判定,此时立刻放弃组成阶梯转 I3 或直接退路提交父等值版本。2) IST 替换本身可能中性或略负(分层也去掉了多项式抽样的有利方差):若 I0 <55.7,改用‘多项式抽样 + 每细胞最多 2 份的封顶’作为替代采样器,只多花 1 次查分。3) A 半/B 半不一致:A 半 +2 未必在 B 半重现,因此要求增益必须有组级故事支撑(de_recovery 升且 covariation 不降),并用 seed=1 复验一次;差距 <2 一律视为噪声、不采纳。4) 过拟合 proxy 尺子:proxy 与 proxy2 输出相同,缺独立校验,所以严格限定只做组成/取样改动、绝不引入表达位移(节点 3 的位移把 covariation 打到 38.53)。5) 时间超支:若第 18 分钟 I0+I1 仍 <+2,直接提交父等值版本,把诊断数字写进 METHOD.md 供后续节点复用。6) X3 回归风险:pass-through 分支被误改会丢掉确定的 50.00,用逐字节 diff 断言在提交前拦住。",
"sources": []}
``` |
| 原始记录位置 | /home/spark-longxinyang/vec/g23_wt/agent/runs/20261001-140531-search-t1-g23-spark/nodes/16/researcher.jsonl 29 KB /home/spark-longxinyang/vec/g23_wt/agent/runs/20261001-140531-search-t1-g23-spark/nodes/16/researcher.stderr |
审查员
| 角色 | 审查员 alibaba-token-plan-cn/qwen3.8-max |
|---|---|
| 调用次数 | 1 次 |
| 轮数 | 9 |
| 工具调用 | 共 8 次:bash 7、write 1 |
| 用时 | 1 分 |
| token 数 | 输入 16,765 · 输出 1,257 · 思考 1,555 |
| 任务(第一行) | 审查节点 n16 的程序是否越界读取、写死目标、钻评分器漏洞 |
| 最后的回答(摘录) | REVIEW.json written |
| 原始记录位置 | /home/spark-longxinyang/vec/g23_wt/agent/runs/20261001-140531-search-t1-g23-spark/nodes/16/reviewer.jsonl 64 KB /home/spark-longxinyang/vec/g23_wt/agent/runs/20261001-140531-search-t1-g23-spark/nodes/16/reviewer.stderr |